今天分享的是人工智能专题系列深度研究报告：《人工智能专题：数字经济，大国经济体系下，人工智能领航数字经济新阶段》。

（报告出品方：中国银河证券）

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人工智能开启第四次工业革命,融合技术带来的实际 GDP 增速未来7年有望超过7%。人类正在进人第四次工业革命一智能化革命，以人工智能、公有区块链、多组学测序、储能和机器人为代表的五类颇覆性技术正在融合，带来生产力的爆发。根据ARK研究显示，全球范围内，融合技术带来的实际GDP增速未来7年有望达到7%以上，而过去125年的平均增速只有3%。AI促进颠覆性技术融合对经济增长的贡献突出，引进AI后实际GDP在2023至2030年间有望累积增长130%。国内Kimi智能助手访问量持续升，加速AI应用进程。国外Sora多模态大模型的表现优异，以及训练成本有望以每年 75%的速度下降，意味着AGI有望加速到来。

大国经济财政货币支撑体系为“适度超前”建设算力体系提供背书人工智能作为核心技术催化剂领航数字经济新阶段。大国体系下的中国数字经济产业已全面开启，我们预计在2035年可达到GDP的71.6%。大国经济财政货币支撑体系为“适度超前”建设算力体系提供背书。央行通过结构性货币政策工具提供间接融资支持，并提升直接融资占比，构建覆盖科技型企业全生命周期的金融服务体系。而新一轮财政逆周期调控不同于以往几次扩张，更加聚焦经济转型和科技创新。

中美两国人工智能大模型合计数量占全球 90%以上，在全球具有绝对优势。从中美数字经济及人工智能产业要素发展对比来看，目前中国在数据方面具有明显的大国优势;算力方面，中美两国的计算力与其他梯队国家相比有显著优势，但美国仍领先于中国;算法方面，国内领军大模型在中文领域的平均水平已经接近GPT-4。

算力、算法、数据三要素共振，数据跨境流动趋严，彰显大国体系数据优势。算力供需缺口持续加大，海外高端AI 芯片持续短缺，国产华为生态份额将不断提升。多模态大模型C端、B端加速渗透2024年为端侧AI元年。数据跨境流动已成为全球资金、信息、技术、人才、货物等资源要素交换、共享的基础。数据跨境流动趋严高质量数据成为全球人工智能竞争的“胜负手”，大国经济支持数据要素价值释放。行业应用加速渗透，AIGC+金融、教育、办公工业有望率先落地医疗。

第四次工业革命概述，融合技术正在掀起历史性的技术浪潮。

人工智能是核心技术催化剂，颠覆性技术之间的融合产生协同效应，带来生产力的爆发，成为第四次工业革命的主要推动力。人类文明已经历了三次工业革命，第一次是18世纪中叶以蒸汽机为代表的机械化革命，第二次是19世纪中叶以电力、内燃机为代表的电气化革命，第三次是20世纪中叶以信息技术为代表的自动化革命。当前我们正在进人第四次工业革命一智能化革命,以人工智能(神经网络1下一代云/智能设备)、公有区块链(加密货币1智能合约1数字钱包)、多组学测序(精准治疗1多组分技术/可编程生物学)、储能(自动驾驶1节能电池)和机器人(可复用火箭1自适应机器人/3D打印)为代表的五类覆性技术正在融合，融合产生的协同效应将发挥更大作用，推动生产力的发展。其中，人工智能是核心技术催化剂，与其他四类技术的融合范围最广、评分最高。

融合技术带来的实际GDP增速将远超第一次和第二次工业革命，AI对经济增长的贡献突出。据ARK估算，在全球范围内，未来7年的实际GDP增速将达到 7%以上，而过去125年的平均增速只有3%。AI作为核心技术催化剂，对经济增长的贡献突出。据ARK估算，引进AI后，实际GDP在2023至2030年间有望累积增长 130%。原因是在A1的赋能下，一些行业的生产效率和成本发生了巨大的变化。比如:机器人与AI融合后，可以在非结构化环境中低成本高效地工作，2030年有望带来24万亿美元的经济效益;自动驾驶出租车与生成式AI融合提升了安全性，到2030年有望广泛应用而使每英里成本低至0.25美分，创造一个11万亿美元的潜在市场;而A1软件直接提高了知识型工作者的生产力，2030年有望提升生产力至 2.5倍，若软件价值量按10%计算，则有望产生13万亿美元的经济效益。

AGI时代有望加速到来。近期，英伟达创始人CEO黄仁勋和谷歌 DeepMindCEO 哈萨比斯对AGI的到来时间进行了预测，他们的观点相似。哈萨比斯认为，AGI最早可能在2030年出现，而黄仁勋则认为通用人工智能可能在五年内实现。据ARK分析，根据特定律，加速计算硬件的改进将使AI相对计算单元(RCU)的生产成本每年降低53%，而算法模型的增强可以进一步带来每年47%的训练成本下降。换而言之，到2030年，硬件和软件的融合可以使人工智能训练成本以每年75%的速度下降。人工智能模型的训练成本下降将进一步加速其能力的选代。AGI有望加速到来。

北京时间3月18日，Moonghot(月之暗面)宣布在大模型上下文窗口技术上取得新的突破，其自研的Kimi智能助手已支持200万字超长无损上下文，并已开启产品内测。

Kimi智能助手在去年10月发布，支持20万汉字无损级别上下文输人，是当时 AI消费级产品支持上下文文本长度记录保持者。我们认为，Kimi智能助手选代速度超预期，推动应用端加速落地，Kimi智能助手目前已经支持200万文字超长无损上下文，对比目前主流大模型：1)谷歌近期发布的 Gemini1.5 pro 支持 100万 token 输人;2)Claude 3支持20万token 输人。3)GPT-4 Turbo 支持12.8万token 输人。我们依旧坚定年初观点，2024年将是AI应用元年，Kimi智能助手宣布大模型进人“长文本时代”，长文本能力也将是通往AGI进程中的关键之一，Kimi 智能助手将是又一里程碑。

Kimi智能助手支持多种应用场景，生成速度提升3倍之多。Kimi智能助手去年 10月发布的版本仅支持 20万上下文输人，时隔3个月，Moonshot 为 Kimi智能助手提供了更多数据源,本次选代升级使Kimi基于出色的长上下文处理能力帮助用户解锁更多应用场景，比如专业学术论文的翻译和理解、辅助分析法律问题、一次性整理几十张发票、快速理解 API开发文档、快速筛选符合条件的简历等。当面对一个问题时，Kimi智能助手会尝试不同的方向搜索并据此做出回答。在回答迷度上也有提升，Moonshot 工程副总裁表示，基于Infra层的优化，Kimi智能助手生成速度较去年10月份提升了3倍。

Kimi智能助手访问量持续飙升，加速AI应用元年进程。根据SimilarWeb 数据显示，去年12月Kimi的周访问量还在10万次上下，到了1月下旬才突破 40万，但是从春节开始访问量疾速攀升，至今周访问量已经超过160万次，2月访问量增长 107.6%,仅次于百度文心一言与阿里通义千问(访问量均下降超 30%)我们认为，2024AI应用元年有两个条件：1)大模型达到可使用状态:这点从Kimi用户的如潮好评中可以看出。2)大模型公众可触达:目前Kimi已经面向全社会开放使用。

多模态模型是指能够处理不同类型数据，并将其融合进行综合理解的人工智能模型。这种模型能够更全面地理解和处理真实世界中复杂多样的信息，从而进一步提升大型模型的迁移学习能力。多模态技术的发展在人工智能领域具有重要意义。

当前，单模态的人工智能模型，如处理文本、语音、图片等的模型，已经相对成熟。而大型模型正在向多模态信息融合的方向快速发展：重要模型诞生以及GPT-4等模型的图像处理能力提升。大型模型不仅限于文字和图像的处理，也开始拓展到音频、视频等领域，未来甚至有望延伸到包括味道等其他信号。

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